取一个数据帧的行并转置为一个列向量

Question

[我想获取data.frame的每一行，[45,6] data.frame的每一行，并使得一个连续的列向量而不必写每个索引，例如； data.frame1 <- t(data.frame[1,2:6])，我只想要最后五列，然后与rbind合并。是否有R函数，或者有循环功能？注意：我的循环技巧不太好。

感谢柯克

Answer 1

可能使用apply功能。如果数据帧（df）只有6列，则只需用df[,-1]忽略第一列。然后将rbind函数应用于每行（MARGIN = 1），然后使用c函数将这些值组合成一个向量。

c(apply(df[,-1], MARGIN=1, rbind))

可复制的示例

使用mtcars数据：

> df <- mtcars[1:6]
> head(df)
                   mpg cyl disp  hp drat    wt
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460

> x <- c(apply(df[,-1], 1, rbind))
> head(x,20)
 [1]   6.000 160.000 110.000   3.900   2.620   6.000 160.000 110.000   3.900   2.875
[11]   4.000 108.000  93.000   3.850   2.320   6.000 258.000 110.000   3.080   3.215

Answer 2

[这是一种可行的解决方案，使用t将列转置为行（反之亦然，并使用unlist将多列附加到单个向量中：

DATA：

df <- mtcars[,1:6] 

SOLUTION：

df_t <-t(df[,2:6])
as.numeric(unlist(df_t))

结果：

  [1]   6.000 160.000 110.000   3.900   2.620   6.000 160.000 110.000   3.900   2.875   4.000 108.000  93.000
 [14]   3.850   2.320   6.000 258.000 110.000   3.080   3.215   8.000 360.000 175.000   3.150   3.440   6.000
 [27] 225.000 105.000   2.760   3.460   8.000 360.000 245.000   3.210   3.570   4.000 146.700  62.000   3.690
 [40]   3.190   4.000 140.800  95.000   3.920   3.150   6.000 167.600 123.000   3.920   3.440   6.000 167.600
 [53] 123.000   3.920   3.440   8.000 275.800 180.000   3.070   4.070   8.000 275.800 180.000   3.070   3.730
 [66]   8.000 275.800 180.000   3.070   3.780   8.000 472.000 205.000   2.930   5.250   8.000 460.000 215.000
 [79]   3.000   5.424   8.000 440.000 230.000   3.230   5.345   4.000  78.700  66.000   4.080   2.200   4.000
 [92]  75.700  52.000   4.930   1.615   4.000  71.100  65.000   4.220   1.835   4.000 120.100  97.000   3.700
[105]   2.465   8.000 318.000 150.000   2.760   3.520   8.000 304.000 150.000   3.150   3.435   8.000 350.000
[118] 245.000   3.730   3.840   8.000 400.000 175.000   3.080   3.845   4.000  79.000  66.000   4.080   1.935
[131]   4.000 120.300  91.000   4.430   2.140   4.000  95.100 113.000   3.770   1.513   8.000 351.000 264.000
[144]   4.220   3.170   6.000 145.000 175.000   3.620   2.770   8.000 301.000 335.000   3.540   3.570   4.000
[157] 121.000 109.000   4.110   2.780